1. 行业背景
当前房屋租赁行业线上化程度持续提高,传统线下找房存在信息不对称、筛选效率低、无法量化房价性价比、缺少个性化房源推荐、租后维修无线上渠道等痛点:
租客找房只能手动筛选,无法直观对比小区户型、价格走势,难以判断房源价格是否虚高;
平台缺少个性化推荐,统一推送房源,匹配度低;
房屋出现故障后,租客只能线下联系房东,无线上报修通道;
浏览、收藏记录无统一管理入口,再次找房需要重复检索房源。
本系统面向城市租房租客、个人房东,对标 58 同城、贝壳租房 C2C 租房板块,打造轻量化智能租房服务平台,适用于:
在校大学生、外来务工青年短期租房找房;
个人房东线上展示自有房源、接收租客报修;
房产中介小型门店本地房源数字化展示、数据分析;
课程设计 / 毕业设计 Python Web + 机器学习综合实践场景。
2. 细分业务场景
场景 1:租客线上找房场景
用户进入首页浏览最新、热门房源,按地区 / 户型关键词检索;分页查看房源列表,点击进入房源详情查看完整信息,系统自动记录浏览记录,支持收藏心仪房源。
场景 2:房源智能评估与数据分析场景
租客查看房源详情时,系统通过机器学习线性回归模型预测同户型市场均价,判断房源性价比;同时通过饼图、柱状图、折线图、散点图可视化展示小区户型分布、房源数量、14 天户型均价走势、30 天房价预测曲线,辅助租客决策。
场景 3:个性化智能推荐场景
登录用户浏览房源后,系统采集用户浏览行为数据,通过皮尔逊协同过滤算法生成个性化推荐;未登录用户默认推荐同小区房源,解决 “找不到合适房源” 痛点。
场景 4:个人中心资产管理场景
用户登录后进入个人中心,统一管理收藏房源、历史浏览记录;支持修改昵称、邮箱、地址、密码,清空浏览记录,实现账号信息自主维护。
模块 1:用户认证模块(user_page.py)
页面渲染:登录页、注册页、用户中心页面跳转渲染;
注册功能:校验用户名唯一性,新增用户写入 user_info 表,设置 Cookie 维持登录;
登录功能:校验用户名 + 密码,登录成功写入 Cookie 有效期 2 小时;
退出登录:清除登录 Cookie,注销会话;
个人信息修改
修改昵称:查重校验,更新后同步刷新 Cookie;
修改密码:校验原密码,修改成功强制退出登录;
修改邮箱、居住地址,直接更新数据库;
浏览记录管理:一键清空全部浏览历史 seen_id;
收藏管理
添加收藏:校验登录状态,将房源 ID 存入用户 collect_id(逗号分隔存储);
取消收藏:移除对应房源 ID,更新收藏字段。
模块 2:首页模块(index_page.py)
首页数据展示:统计房源总量、展示最新 6 套房源、热门浏览量 TOP4 房源;
智能模糊搜索接口:支持按地区、户型两类关键词模糊检索,返回房源 JSON 数据供前端渲染。
模块 3:房源列表分页模块(list_page.py)
多条件检索分页:按地址 / 户型模糊搜索,分页每页 10 条;
最新房源列表:按发布时间倒序分页展示;
热门房源列表:按房源浏览量 page_views 倒序分页;
分页计算:自动计算总页数,传递分页参数至前端模板。
模块 4:房源详情 & 智能分析模块(detail_page.py,核心业务模块)
房源详情展示:读取房源完整信息,渲染详情页面;
用户行为采集:登录用户浏览房源时,更新浏览记录(最多保留 50 条)、更新用户 - 房源行为评分表 Recommend;
双逻辑智能推荐
登录用户:调用皮尔逊协同过滤算法recommend(),根据用户历史行为推荐相似房源;算法无结果则推荐同小区房源;
未登录用户:直接展示同小区房源;
主要负责:项目基本架构的搭建,调研 Web Share API 及剪贴板操作兼容性方案。
前端实现分享按钮逻辑,完成移动端原生分享面板调起与PC 端剪贴板自动复制的降级处理等
项目亮点:
整体技术栈(requirements.txt + 源码)
后端技术
开发语言:Python3.11+
Web 框架:Flask 3.1.0(蓝图拆分路由,解耦各页面模块)
ORM:Flask-SQLAlchemy 3.1.1 + SQLAlchemy2.0.50,操作 MySQL;
数据库驱动:PyMySQL 1.2.0;
机器学习库:scikit-learn 1.5.2(LinearRegression 线性回归、皮尔逊相关度计算);
数据库:MySQL,4 张业务表,外键关联用户、房源、报修、推荐行为。
前端技术
模板引擎:Flask 内置 Jinja2 模板,HTML 页面存放于 templates 文件夹;
可视化:ECharts(饼图 / 柱状图 / 折线图 / 散点图);
交互:AJAX 异步请求接口,Cookie 存储登录状态;
静态资源:CSS、JS、图片存放 static 文件夹。
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